Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

«Лаборатория Касперского» предупреждает о вредоносных рассылках, использующих названия известных ВУЗов. С начала года защитные решения ИБ-компании в среднем блокируют несколько десятков таких спам-писем в сутки, однако 13 апреля произошел мощный всплеск — в этот день было обнаружено около 2 тыс. поддельных сообщений в рамках текущей вредоносной кампании.

Рассылая свои приманки на адреса корпоративной почты, злоумышленники снабжают их логотипами уважаемых учебных заведений. Так, в Kaspersky зафиксировали нелегальное использование таких имен, как МГУ им. М. В. Ломоносова, Бухарестский университет, Рейнско-Вестфальский технический университет в Ахене, Университет Аристотеля в Салониках, Анкарский университет, Автономный университет штата Нуэво-Леон (Мексика), Католический университет Боливии.

Фальшивки оформлены как деловое предложение, с которым получателю предлагается ознакомиться, открыв прикрепленный архив или офисный документ с макросом. Иногда имя вложения намекает, что там содержится смета по проекту, описание заказа или прайс-лист.

 

На самом деле в этом файле скрывается вредонос, использующий уязвимость в устаревших версиях программ из набора Microsoft Office. С его помощью злоумышленники смогут загружать на машину жертвы дополнительные файлы, выкачивать конфиденциальные данные (пароли, документы), запускать выполнение команд для развития атаки.

«Для убедительности злоумышленники используют логотипы университетов и ссылаются на какого-либо известного сотрудника вуза, — комментирует Андрей Ковтун, руководитель группы защиты от почтовых угроз в «Лаборатории Касперского», — Однако при внимательном прочтении обнаруживается, что, во-первых, адрес, с которого пришло сообщение, часто не имеет отношения к университету. Во-вторых, несвязность текста наводит на мысль, что это автоматический перевод с другого языка — то, чего, скорее всего, не допустит представитель вуза. Более того, в рассылке часто используется классический прием спамеров — исполняемый файл с двойным расширением вроде .pdf.exe».

Рекомендации по профилактике заражений в этом случае просты:

  • не доверять письмам с незнакомых адресов, особенно когда речь идет о персональных данных или денежных переводах, а также при наличии подозрительных аттачей;
  • повышать уровень цифровой грамотности, в организациях — за счет тренингов, сфокусированных на социальной инженерии;
  • использовать надежные средства защиты электронной почты.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru